AI 辅助编程已经是一个不可逆的潮流趋势，不能高效使用 AI 工具为己所用的程序员将很快被时代抛在后面。本文作者基于自己过去半年对 Cursor 的深度体验，撰写了本文，让你的代码更听话，实现极致心流体验。
一些流量突增事件如考研、国考准考证打印高峰期等，会导致酒店业务量骤增，如果超出应用承载上限，会引起服务性能严重下降，限流或崩溃等风险，对生产带来损害。 另外五一十一等出游高峰, 虽然有HPA（Horizontal Pod Autoscaler）, 但在做稳定性保障时，需要手动去计算各系统扩容机器数并手动进行扩容和缩容, 计算精度不足且效率低下。 所以如果能提前评估事件影响，预估所需容量，对受影响的服务提前自动扩容，对保障线上服务的稳定性的同时提升运维效率是非常有价值的。
我们是专注AI编程安全的啄木鸟团队，近日GitHub Copilot 和 Cursor 中出现可让AI“叛变”的新漏洞，从手法复现、风险、建议三个角度为你讲解“AI助手叛变”之事始末。
本文详细介绍了如何通过 AIBrix 分布式推理平台实现 DeepSeek-R1 671B 的多节点部署。DeepSeek-R1 通过渐进式训练框架展现出优秀的逻辑推理能力 —— 在 6710 亿总参数量中，其动态激活的 370 亿参数与 128k 上下文窗口，使其在复杂任务处理中表现卓越。然而，如此庞大的模型规模对部署环境提出了严苛挑战，尤其是分布式推理的资源调度与性能优化。
本文将基于火山引擎托管 Prometheus 服务 VMP 与火山方舟、火山引擎智能驾驶数据服务深度合作所积累的丰富可观测经验，分享在解决 AI 大模型和智能驾驶领域高基数问题上的实践经验。
在一篇博客中，我曾兴致勃勃地分享了如何用Cursor在短短半天内完成AI工具的从0到1实现。那时的我，就像刚学会骑自行车的孩子，对这个“新玩具”充满了热情。但很快，我就意识到这只是冰山一角。单纯的代码生成固然令人兴奋，但在实际开发中，我们面临的挑战远不止于此。 于是，我开始了一段更深入的探索之旅。特别是在代码重构这个领域，我发现Cursor展现出了令人惊喜的潜力。当我给它一些重构指令时，它不仅能理解我的意图，还能按照预期重构代码，而且速度快得惊人。这让我不禁幻想：如果能把这项技能应用到日常开发中，那岂不是能在别人还在埋头重构时，我已经可以优哉游哉地“摸鱼”了？
本文主要介绍了 Anthropic 推出的开源协议 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），能让你快速上手该协议，实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。如果想要了解 MCP 协议可以收藏阅读！
随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（RAG）作为一种结合检索与生成的创新技术，正在重新定义信息检索的方式。本文深入探讨了RAG的核心原理及其在实际应用中的挑战与解决方案。文章首先分析了通用大模型在知识局限性、幻觉问题和数据安全性等方面的不足，随后详细介绍了RAG通过“检索+生成”模式如何有效解决这些问题。具体而言，RAG利用向量数据库高效存储与检索目标知识，并结合大模型生成合理答案。此外，文章还对RAG的关键技术进行了全面解析，包括文本清洗、文本切块、向量嵌入、召回优化及提示词工程等环节。最后，针对RAG系统的召回效果与模型回答质量，本文提出了多种评估方法，为实际开发提供了重要参考。通过本文，读者可以全面了解RAG技术的原理、实现路径及其在信息检索领域的革命性意义。
开源之所以宝贵，是因为其低门槛、高透明度带来了源源不断的创意和改进。但与此同时，大模型技术本身蕴含的风险——从幻觉到被非法滥用——也真实存在。开源大模型治理需要实现“双重目标”，一是确保开源生态的生命力。为善意的开源贡献者搭建可预期的责任避风港，实现“创新自由”；二是协同防范大模型的重大风险。开源生态透明开放、平等协作的特征，已不再适配传统的中心化监管模式，开源大模型治理应回归开源社区，构建“社区治理秩序”。
为了构建现代化的可观测数据采集器LoongCollector，iLogtail启动架构通用化升级，旨在提供高可靠、高可扩展和高性能的实时数据采集和计算服务。然而，通用化的过程总会伴随性能劣化，本文重点介绍LoongCollector的性能优化之路，并对通用化和高性能之间的平衡给出见解。
